加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-martinlivermore
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 经济, 统计, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房价数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、临海区域（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置与房价关系的研究等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响研究等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、房地产政策制定等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，以及构建房价预测模型，从而帮助用户做出更明智的决策。
